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Cómo usar la Inteligencia Artificial para aumentar nuestra productividad

Cómo usar la Inteligencia Artificial para aumentar nuestra productividad

Estrategias de Formación Iniciativas Empresariales

Curso online


420
+ IVA

Duración : 2 Meses

En este curso tendremos la oportunidad de conocer y aplicar en el trabajo diario las nuevas herramientas basadas en la Inteligencia Artificial (IA), lo que nos permitirá aumentar la calidad, creatividad y eficiencia en nuestras tareas.

Durante su desarrollo:

o Exploraremos el origen y evolución de la IA incluyendo las redes neuronales, el Machine Learning y el Deep Learning.

o Abordaremos los principales usos de la IA, así como la revolución de los grandes modelos de lenguaje y su aplicación en el tratamiento de textos e imágenes.

o Aprenderá técnicas de prompt engineering básico y avanzado y cómo utilizar la enorme variedad de herramientas que rodean al mundo de la Inteligencia Artificial: plugins, extensiones de navegador, extensiones para suits de ofimática, apps de automatización de procesos y de mejora de la productividad.

o Se examinarán las aplicaciones de la Inteligencia Artificial a los diferentes departamentos de la empresa.

Finalmente, trataremos el futuro inmediato de las aplicaciones IA, las regulaciones y leyes que afectan a su uso, así como los aspectos técnicos y de privacidad de la creación con IA.

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Objetivos

• Dar a conocer los conceptos clave de la Inteligencia Artificial, así como sus principales herramientas y productos disponibles. • Descubrir las aplicaciones de la IA en diferentes ámbitos y profesiones. • Examinar la estructura básica de un prompt y sus componentes básicos para crear uno efectivo. • Aprender a utilizar el prompt engineering para generar y analizar textos e imágenes. • Aplicar los conocimientos adquiridos en tareas diarias relacionadas con la generación de contenido y el tratamiento de textos. • Explorar el ecosistema OpenAI y los productos disponibles que pueden ser de gran utilidad en el ámbito profesional. • Aprender los fundamentos para interactuar de manera efectiva con la Inteligencia Artificial a través del lenguaje natural. • Mejorar la productividad y calidad del contenido producido. • Acceder a nueva información y aumentar la creatividad. • Reflexionar sobre el impacto legal y ético de la utilización de la Inteligencia Artificial. • Aprender cómo la Inteligencia Artificial puede ayudar en el análisis de información y en la toma de decisiones. • Identificar oportunidades de mejora en los procesos actuales de trabajo.

A quién va dirigido

Profesionales de cualquier ámbito que necesiten buscar, procesar y elaborar contenido textual y gráfico, así como a todas aquellas personas que quieran agilizar y potenciar su trabajo y actividad diaria con herramientas de Inteligencia Artificial.

Temario completo de este curso

MÓDULO 1. ¿QUÉ ES LA IA?

2 HORAS

** La Inteligencia Artificial es una disciplina que combina la informática con sólidos conjuntos de datos para permitir la resolución de problemas. También abarca las subcategorías machine learning y deep learning (aprendizaje profundo) que se componen de algoritmos de IA que buscan crear sistemas expertos que hagan previsiones o clasificaciones en función de los datos de entrada.

1.1. ¿Qué es la Inteligencia Artificial?

1.1.1. Gradación de la IA.

1.2. Redes neuronales, Deep Learning y Machine Learning.

1.3. Cronología.

1.4. ¿Qué ha cambiado?

1.4.1. Grandes modelos de lenguaje (LLM).

1.4.2. Datasets de entrenamiento.

1.4.3. Potencia de cálculo.

1.5. Impacto en el mercado laboral.

MÓDULO 2. PRINCIPALES TIPOS Y USOS DE LA IA

2 HORAS

2.1. IA hasta la revolución de los LLM.

2.2. LLM de texto:

2.2.1. El prompt.

2.2.2. El context.

2.2.3. Parámetros del modelo.

2.2.4. Limitaciones de los LLM:

2.2.4.1. Sesgos.

2.2.4.2. Repeticiones y bucles.

2.2.4.3. Tamaño del contexto.

2.2.4.4. Operaciones aritméticas.

2.2.4.5. Compresión del prompt intent.

2.2.4.6. Alucinaciones.

2.3. LLM multimodales:

2.3.1. IA de tratamiento de imágenes.

2.3.2. IA de tratamiento de video.

2.3.3. IA de tratamiento de audio.

2.4. Principales actores y tecnologías de IA:

2.4.1. OpenAI.

2.4.2. Microsoft.

2.4.3. Midjourney.

2.4.4. Stable difusión.

2.4.5. Google.

2.4.6. Meta.

MÓDULO 3. ECOSISTEMA OpenAI

8 HORAS

** OpenAI es una organización de investigación en Inteligencia Artificial (IA) que ha experimentado una rápida evolución desde su fundación en 2015. Su objetivo ha sido el de desarrollar y promover IA amigable que beneficie a toda la humanidad.

3.1. Productos disponibles:

3.1.1. Modelos GPT (GPT-2, GPT-3, GPT-4).

3.1.2. ChatGPT.

3.1.3. Plugins de ChatGPT.

3.1.4. DALL-E.

3.1.5. Whisper.

3.1.6. Codex.

3.1.7. API OpenAI.

3.2. ChatGPT:

3.2.1. ChatGPT y ChatGPT Plus.

3.2.2. Configuración del acceso a ChatGPT.

3.3. API de OpenAI:

3.3.1. API, no solo para programadores.

3.3.2. Configuración de la cuenta para usar la API.

3.3.3. Pricing.

3.3.4. Uso de Playground.

3.4. Modelos:

3.4.1. GPT-3.

3.4.2. ChatGPT.

3.4.3. GPT-4.

MÓDULO 4. PROMPT ENGINEERING BÁSICO

10 HORAS

** El prompt engineering es la disciplina que nos enseña como relacionarnos con los LLM, cómo redactar nuestros prompts, de forma que la respuesta se ajuste a nuestras necesidades.

4.1. ¿Qué puedo hacer con un prompt?

4.2. ¿Qué es el prompt engineering?

4.3. Operaciones básicas:

4.3.1. Generación de texto.

4.3.2. Clasificación.

4.3.3. Resúmenes de textos.

4.3.4. Reescribir textos.

4.3.5. Traducir textos.

4.3.6. Formatear textos.

4.3.7. Las posibilidades son ilimitadas.

4.4. Estructura del prompt:

4.4.1. Instrucciones.

4.4.2. Modificadores.

4.4.3. Datos.

4.4.4. Ejemplos.

4.5. Recomendaciones:

4.5.1. Comienza con lo simple.

4.5.2. La instrucción.

4.5.3. Especificidad.

4.5.4. Evita la imprecisión.

4.5.5. ¿Hacer o no hacer?

4.5.6. Usa ejemplos.

MÓDULO 5. PROMPT ENGINEERING AVANZADO

10 HORAS

5.1. Prólogo.

5.2. Tipos de prompts:

5.2.1. Zero-Shot vs Few-Shot Prompt.

5.2.2. Standar Prompt vs Chain of Thought (CoT) Prompt.

5.2.3. Autoconsistencia.

5.2.4. Conocimiento generado.

5.3. Estrategia de prompting:

5.3.1. Diseño de la secuencia de prompts:

5.3.1.1. Asignación de rol.

5.3.1.2. Presentación de la información de fondo.

5.3.1.3. Presentación de la información contextual.

5.3.1.4. Comprobación del contexto.

5.3.1.5. Manipulación de los datos.

5.3.1.6. Generación del output.

5.4. Más consejos de prompting.

5.5. Formateo avanzado.

5.6. Escritura creativa.

5.7. Recursos de prompt engineering.

MÓDULO 6. HERRAMIENTAS

8 HORAS

** ChatGPT nos ha abierto los ojos a todo lo que podemos hacer con las IA, pero no deja de ser un chat conversacional, por lo que tiene toda una serie de limitaciones a la hora de usarlo. Es importante conocer algunas de las aplicaciones que están teniendo mayor adopción y explicar cómo usarlas, pero debemos tener en cuenta que es un sector muy dinámico y con muchos cambios.

6.1. La explosión de las aplicaciones de la Inteligencia Artificial.

6.2. Bing Chat.

6.3. Plugins:

6.3.1. Merlin.

6.3.2. HARPA AI.

6.3.3. Mónica.

6.3.4. ChatPDF.

6.3.5. AIPRM for ChatGPT.

6.3.6. WebChatGPT.

6.3.7. Perplexity.

6.3.8. Poe.

6.3.9. Y un sinfín más de aplicaciones.

6.4. Integración en suites de ofimática: Notion, Google Workspace y Microsoft 365

6.4.1. Ejemplo de integración. Notion.

6.4.2. Extensiones de Google Sheets y Docs.

6.4.3. Office 365 Copilot.

MÓDULO 7. APLICACIONES EN LA EMPRESA

8 HORAS

7.1. Productividad:

7.1.1. Resumir.

7.1.2. Reescribir.

7.1.3. Generación de prompts.

7.2. Aprendizaje.

7.3. Marketing y SEO.

7.4. Social Media.

7.5. RRHH y búsqueda de empleo.

7.6. Administración.

7.7. Gestión de proyectos.

7.8. Departamento de IT.

7.9. Varios.

MÓDULO 8. GENERACIÓN DE IMÁGENES

8 HORAS

8.1. ¿Qué diferencia a la IA generadora de imágenes de los LLM?

8.2. Generación de prompts para IA de imágenes:

8.2.1. Estructura del prompt de imágenes.

8.2.2. Recomendaciones.

8.3. DALL-E 2.

8.1. Midjourney.

8.5. Stable Diffusion.

MÓDULO 9. ÉTICA Y PRIVACIDAD

4 HORAS

9.1. Sesgo y discriminación en la IA:

9.1.1. El sesgo por entrenamiento.

9.1.2. El sesgo por censura.

9.2. Medidas básicas de privacidad al trabajar con IA.

9.3. Ética en la creación y uso de la IA:

9.3.1. Utilización de contenido en copyright.

9.3.2. Uso en educación.

9.3.3. Impacto en el mercado laboral.

9.3.4. Advenimiento de la AGI.

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